Социальный контент-анализ: выявление проблем и стрессовых ситуаций инструментами больших данных

Номинация:
Высокий социальный эффект

Описание проекта:
Цель исследования: разработка методики, которая позволит влиять на качество образования в вузе путём анализа цифровых следов студентов в
социальных сетях и в мессенджерах с применением инструментов больших данных.
Анализ помогает выявить проблемные моменты в учебном процессе и
определить удовлетворенность студентов, принимать решения для улучшения образовательной среды и удовлетворения потребностей студенческого сообщества. Кроме того, социальный контент-анализ имеет высокий потенциал в выявлении стрессовых ситуаций, с которыми студенты могут столкнуться в процессе обучения, что позволит своевременно предоставить соответствующую поддержку и помощь для уменьшения эмоционального дискомфорта и повышения общего благополучия студентов.
В рамках работы над проектом были осуществлены:
1. Сбор данных о цифровых следах студентов в социальных сетях и групповых чатах и их анализ для выявления и апробации методики поиска отклонений.
2. Определение проблемных моментов в учебном процессе, таких как сложность материала, нехватка времени на выполнение заданий, проблемы в коммуникации, факторы возникновения стрессовых ситуаций.

Результаты:
1. Доказано: на основе анализа сообщений студентов в социальных сетях или групповых чатах мессенджеров можно наблюдать и анализировать тренды удовлетворенности студенческого сообщества качеством образовательного процесса / эффективностью работы вузов и проводить сравнительный анализ выделенных характерных групп данных с их общей совокупностью.
2. Данные о реакции студентов отдельно взятого вуза могут иметь существенные отклонения от всей совокупности данных, что отражает особенности реакции студентов конкретного вуза на происходящие в одно и то же время события.
3. На основе анализа цифрового следа можно принимать решения для улучшения образовательной среды и удовлетворения потребностей студенческого сообщества, например, улучшения коммуникации между студентами и преподавателями, или предоставления дополнительных ресурсов для обучения.
4. Пользуясь этими данными, мы повысили вовлеченность онлайн-студентов в обучение в 4 раза за 2022 год.

Внедрение:
В ТГУ успешно развивается проект "Росдистант", который стал хорошей площадкой для анализа больших данных и цифрового следа студентов и преподавателей, расширяя функциональные возможности сопровождения обучения за счет контроля качества многочисленных данных и обеспечения целостности баз данных.
Организованная система поддержки позволила апробировать и внедрить реактивную составляющую проекта: консультационный центр, где специалисты готовы ответить на все интересующие вопросы и оказать необходимую помощь, и единое окно подачи запросов, которое позволяют быстро и удобно держать связь со студентами.

Освещение в СМИ:
1. Современные тенденции в организации учебного процесса при обучении студентов с применением дистанционных образовательных технологий (https://www.elibrary.ru/item.asp?id=38498807).
2. Почитали о себе в соцсетях (https://ponedelnik.press/wp-content/uploads/!PDF/19_892.pdf).
3. Исследование динамики мнений студентов на основе данных социальных сетей (https://www.elibrary.ru/item.asp?id=48967414).
4. ТГУ стал победителем всероссийского конкурса в сфере образования (https://pfo.volga.news/article/663390.html).
5. ТГУ претендует на статус инновационной площадки Минобрнауки РФ (https://rg.ru/2022/12/26/reg-pfo/tgu-pretenduet-na-status-innovacionnoj-ploshchadki-minobrnauki-rf.html).

Команда проекта:
ФГБОУ ВО Тольяттинский государственный университет
Криштал Михаил Михайлович (Руководитель проекта)
Богданова Анна Владимировна (Исследования и методическая проработка проекта, освещение результатов)
Боюр Роман Васильевич (Координация программной разработки в проекте)
Денисова Оксана Петровна (Обеспечение апробации результатов проекта, интерпретация и визуализация)
Мищенко Анна Владимировна (Работа с данными, алгоритмами и инструментами больших данных)
Орлов Даниил Сергеевич (Работа с данными, алгоритмами, выгрузка и структуризация данных)

Контакты:
office@tltsu.ru

Номинация: Высокий социальный эффект

Год: 2023

Результат: Участник